Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.347
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Asia SmartComp Jurnal Sains Sistem Informasi
Maulani, Jauhari
Unknown Affiliation
Arts Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : SmartComp

 1 
Sistem Manajemen Layanan Email Institusi Berbasis Google Menggunakan Telegram Bot Maulani, Jauhari; Ridho, Ihda Innar
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 13, No 4 (2024): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v13i4.7619

Abstract

Dalam era digitalisasi ini, institusi-institusi, termasuk lembaga pendidikan, semakin bergantung pada teknologi untuk mendukung operasional informasi sehari-hari. Salah satu aspek penting dalam menjaga komunikasi internal adalah layanan email. Email menjadi sarana utama untuk pertukaran informasi, koordinasi, dan kolaborasi antar anggota institusi. Sementara itu, dengan perkembangan teknologi komunikasi, Telegram menjadi salah satu aplikasi yang populer untuk berkomunikasi secara instan. Menggabungkan keunggulan layanan email dari Google Workspace dan kemudahan Telegram, institusi dapat mengimplementasikan sistem manajemen layanan email institusi berbasis google menggunakan Telegram Bot. Sistem layanan memungkinkan pengguna untuk mengelola dan menghubungkan institusi email dengan lebih efisien melalui media chat Telegram mudah diakses. Pengguna dapat mengelola email institusi dengan cepat dan mudah melalui Telegram Bot, tanpa perlu membuka aplikasi pembuatan email institusi secara langsung. Hal ini meningkatkan efisiensi komunikasi dan manajemen waktu, yang mana waktu respon bot telegram hanya beberapa detik saja. Sistem ini memungkinkan otomatisasi layanan terkait institusi email, seperti layanan yang tidak hanya di dalam ruangan kantor, Sistem layanan menggunakan bot telegram menunjukkan kemampuan integrasi yang baik dengan layanan googl e.
Implementasi IoT Pintu Otomatis Berbasis Microcontroller RFID Menggunakan MQTT dan Bot Telegram Ridho, Ihda Innar; Maulani, Jauhari; Muharir, Muharir
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 13, No 2 (2024): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v13i2.5796

Abstract

Saat ini banyaknya kasus pencurian juga menjadi peringatan untuk setiap orang untuk waspada. Pengamanan dengan kunci konvensional masih memiliki kekurangan yaitu anak kuncinya yang dapat diduplikasi, bisa dicongkel langsung serta keharusan dalam membawa kunci kemanapun saat berpergian meningkatkan probabilitas kunci hilang. Setiap ruangan di pada suatu instansi sudah dipasang kunci pintu, namun hal ini masih saja ada celah yang bisa dimanfaatkan oleh pelaku pencuri. Selain itu juga, karna setiap divisi mempunyai ruangan dan terdapat banyak karyawannya maka kunci kovensional juga mesti diperbanyak. Dari beberapa kejadian yang telah ada baik itu tindakan kriminal pencurian ataupun terlupanya karyawan membawa kunci pada salah satu divisi ruangan yang ada, maka harus menunggu karyawan lainnya yang membawa kunci untuk membuka pintu ruangan. Dari beberapa kejadian itu maka berinisiatif untuk membuat pengamanan kunci ruangan yang lebih protek lagi dan lebih mempermudah dalam buka tutup penguncian ruangan, maka dari itu pada penelitian ini mengimplementasi Teknologi IoT (Internet of Things) untuk Sistem Kemanan Pintu Ruangan Otomatis yang Berbasis Microcontroller Radio Frequency Identification (RFID) Menggunakan Message Queue Telemetry Transport (MQTT) dan Bot Telegram. Berdasarkan hasil dilakukannya penelitian mulai dari analisis, perancangan dan pengujian penelitian ini menerapkan teknologi IoT yang bisa memberi manfaat menambahkan tingkat keamanan ruangan, memudahkan dalam pembawaan kunci karna sudah digantikan dengan kartu RFID dan penggunaan Bot Telegram yang sudah tersedia di smart phone masing-masing, serta bisa mengatur buka tutup pintu dari jarak jauh atau bisa dari luar kampus sekalipun.
Komparasi Metode K-Nearest Neighbor (Knn) Dengan Support Vector Machine (Svm) Terhadap Tingkat Akurasi Klasifikasi Kualitas Air Maulani, Jauhari; Sari, Mayang
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 12, No 2 (2023): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v12i2.4205

Abstract

Air adalah senyawa kimia yang menjadi bahan dasar kehidupan dan berlimpah di dalam makhluk hidup, semua organisme yang hidup mengandung air sekitar 55-78%. Air dalam organisme hidup berperan penting sebagai pelarut agar dapat terjadi reaksi kimia dalam sel hidup yang dikenal dengan istilah metabolisme. Peranan air yang begitu besar di dalam tubuh, maka keseimbangan air di dalam tubuh perlu dijaga. Kualitas air adalah suatu ukuran kondisi air dilihat dari karakteristik fisik, kimiawi, dan biologisnya. Kualitas air juga menunjukkan ukuran kondisi air relatif terhadap kebutuhan biota air dan manusia. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode yang terdapat dalam klasifikasi. Salah satu cara untuk mendeteksi klasifikasi kualitas air yang bisa dikonsumsi dalam machine learning yatiu menggunakan dataset sebagai data latih agar dapat dilakukan pengujian performa dengan metode klasifikasi yang tepat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu melakukan komparasi antara 2 buah algoritma, dimana salah satu metode metode akan mendapatkan nilai yang paling akurat. Berdasarkan hasil pengujian performansi algoritma KNN dengan algoritma SVM, bahwa menunjukan nilai akurasi SVM yaitu sekitar 69%, sedangkan hasil akurasi KNN bernilai 66%, sehingga hasil akurasi SVM lebih baik daripada KNN. Anda dapat menjalankan hasil prediksi biologis untuk melihat apakah kualitas air yang dapat Anda konsumsi sesuai standar.
Co-Authors Dicky Putra Mahendra, Muhammad Mahalisa, Galih Maulana, Erwin Mayang Sari Muhammad Amin Muhammad Iqbal FIrdaus, Muhammad Muharir, Muharir Nadiya Hijriana, Nadiya Pharisy, Alif Raharjo, Mokhamad Ramdhani Rais Wathani, Muhammad Ridho, Ihda Innar Syafarina, Gita Ayu Wathani, Muhammad Rais Wiandari, Lusiana Yuridka, Fitrah